Публикации по теме 'machine-learning'
Варианты использования в производстве
Ежегодное открытое письмо Гильдии ИИ
Варианты использования в производстве
Третье письмо членам и акционерам
AI Guild GmbH установила отношения с клиентами с корпорациями DAX, Euronext и NYSE, стартапами-единорогами и более широким профессиональным сообществом. Мы добились дохода, создали оплачиваемые профессиональные возможности и провели первый саммит #datalift в Берлине.
«Сообщество AI Guild насчитывает более 2000 участников, большинство из которых являются старшими специалистами..
ВАЖНОСТЬ ПЕРЕСТАНОВКИ КАК КРАТКОЕ ОБЗОР МОДЕЛИ
В этой статье, как следует из заголовка, я буду писать о важности перестановок. Задумывались ли вы хотя бы раз о том, какие функции ваша модель машинного обучения считает важными? Если у вас есть или нет, вы читаете правильную статью.
В машинном обучении одна из проблем, часто возникающих при «Разработке признаков», заключается в определении того, какие признаки оказывают наибольшее влияние на прогнозы. Как вы могли догадаться, один из наиболее эффективных способов оценки этого..
Сравнение различных речевых и текстовых систем
Благодаря Google, Apple и Microsoft у нас есть компьютерная программа, которая работает как наш умный персональный помощник и навигатор по знаниям!
Да, я говорю о «Google Now», «Siri» и «Cortana». Все три из них имеют очень общий и базовый функционал - они преобразуют речь в текст.
Google: Благодаря большим данным, которые делают всю информацию доступной, и очень быстрым сервером для распознавания голоса для каждого запроса. Еще одно преимущество использования больших данных состоит в..
Введение в PyTorch (7/7)
Предыдущий ‹‹ Введение в PyTorch (5/7)
PyTorch имеет два примитива для работы с данными: torch.utils.data.DataLoader и torch.utils.data.Dataset . Dataset хранит образцы и соответствующие им метки, а DataLoader оборачивает набор данных в итерацию.
%matplotlib inline
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose
import matplotlib.pyplot as plt
PyTorch..
Откройте для себя силу машинного обучения в понимании человеческого поведения
Машинное обучение стало важным аспектом человеческой жизни. С появлением технологий машины становятся все более интеллектуальными и способными выполнять различные человеческие задачи. Одной из основных областей, где машинное обучение приобретает все большее значение, является анализ человеческого поведения. Понимание человеческого поведения имеет решающее значение во многих областях, таких как здоровье, психология, социология и даже бизнес. Машинное обучение предоставляет уникальную..
Как мы использовали трансферное обучение для создания классификатора изображений в браузере
Введение
Недавно мы выпустили интерактивное задание, которое обеспечивает вводное понимание того, как классификатор изображений можно использовать в контексте фабрики. Цель этой деятельности — произвести как можно больше «хороших» виджетов, а также свести к минимуму количество «дефектных» виджетов. Робота можно научить классифицировать любую деталь, поступающую с конвейера, а также можно попросить удалить объект, который идентифицирован как «дефектный».
Мы разработали конвейерную..
Прогнозирование ожидаемой продолжительности жизни, часть 2: Использование линейной регрессии
Этот блог является продолжением моего последнего блога Прогнозирование ожидаемой продолжительности жизни, часть 1: Использование статистики для понимания . Если вы хотите создать репозиторий github для получения более подробного кода, посетите: https://github.com/roydipta/life_expectancy .
Резюме:
В прошлом блоге мы исследовали использование статистики, чтобы получить представление о данных, которые у нас были. Выводы были:
Продолжительность жизни в более развитой стране..
